多AUV分布式模型预测深度和纵向速度控制

作     者：边有钢 张俊杰 李崇康 徐彪 秦兆博 胡满江 BIAN Yougang;ZHANG Junjie;LI Chongkang;XU Biao;QIN Zhaobo;HU Manjiang

作者机构：湖南大学机械与运载工程学院湖南长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院江苏无锡214115 

出 版 物：《湖南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University:Natural Sciences)

年 卷 期：2022年第49卷第6期

页      面：45-54页

核心收录：

学科分类：07[理学] 08[工学] 070105[理学-运筹学与控制论] 0824[工学-船舶与海洋工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：湖南省科技重大专项资助项目(2020GK1020) 国家自然科学基金资助项目(52002126) 湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ40065,2021JJ40086,2021JJ40095) 汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究项目(61775006)。 

主　　题：自主水下航行器 分布式模型预测控制 深度控制 纵向速度控制 

摘      要：针对多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的深度和纵向速度耦合控制问题,提出一种基于分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control,DMPC)的双子系统控制方法 .在DMPC的框架下,AUV和邻居共享信息以建立预测优化问题,实现多AUV的协同控制.考虑单个AUV的深度和纵向速度控制,深度控制子系统参考轨迹中的俯仰角序列作为速度控制子系统中俯仰角的实际值,同时纵向速度控制子系统参考轨迹中的纵向速度序列作为深度控制子系统中纵向速度的实际值,由此解耦为两个子系统,进而独立地求解预测优化问题.仿真实验结果表明,相对于整体系统DMPC方法,本文提出的双子系统DMPC方法可在牺牲一定深度控制收敛速度的基础上降低计算时间73.3%.